Negli ultimi anni i big data sono stati sotto i riflettori. Questo perché ci si aspetta che, analizzando i big data, sia possibile fare ciò che si basava sull'esperienza e sull'intuizione in modo razionale. Spieghiamo brevemente la definizione di big data e di data mining, che è strettamente legato ai big data, e consideriamo l'impatto dell'analisi dei big data sulla società. Accenneremo anche al nostro rapporto con edge computing.
Cosa sono i big data?
Che cosa si intende per Big Data? In generale, si tratta di "un termine generico per indicare la tecnologia per l'accumulo, l'analisi e l'elaborazione di dati strutturati o non strutturati che si presentano in grandi quantità e in tempo reale, o i dati stessi".
I dati strutturati sono quelli tradizionalmente gestiti in un database, i cosiddetti dati organizzati. I dati non strutturati, invece, si riferiscono a dati grezzi che non sono ancora stati organizzati.
Prima dell'analisi dei big data, le informazioni provenienti dal campo venivano analizzate dagli esseri umani e su di esse venivano prese le decisioni aziendali. In questo caso, erano necessari molti anni di esperienza e l'intuizione degli esseri umani. Tuttavia, negli ultimi anni, la quantità e il tipo di dati raccolti automaticamente dal campo grazie allo sviluppo delle apparecchiature informatiche sono aumentati a un ritmo accelerato e l'onere per gli esseri umani è aumentato, e l'esperienza e l'intuizione necessarie per l'analisi non si acquisiscono dall'oggi al domani. In altre parole, il numero di persone con esperienza e intuizione sufficienti sta diminuendo anche se i dati provenienti dalla fonte di analisi sono in aumento.
Pertanto, la tecnologia del data mining si è sviluppata per supportare l'analisi dei dati e il processo decisionale. Il data mining è una tecnologia che aiuta a trovare correlazioni tra i dati e a scoprire relazioni utili tra grandi quantità di dati ed è inseparabile dall'analisi dei big data. In altre parole, è una tecnologia che supporta il processo decisionale agendo per conto di processi come l'intuizione e l'esperienza umana che sono stati utilizzati finora per ricavare l'analisi.
Il concetto di data mining per l'analisi dei big data
Diamo uno sguardo più da vicino al data mining per analizzare i big data. In generale, l'analisi dei big data si basa spesso sui seguenti modelli (modelli DIKW):
"Dati: Dati"
Sono i cosiddetti dati grezzi che rimangono raccolti. Sono anche dati non strutturati. Le dimensioni sono solitamente comprese tra i terabyte e i petapite.
"Informazioni: Informazioni"
Si tratta di una versione organizzata dei dati grezzi, ed è fondamentalmente in questa fase che il data mining può aiutare. Si tratta anche di dati strutturati.
Conoscenza: Conoscenza
Si riferisce alle tendenze e alle conoscenze ottenute dalle informazioni. Negli ultimi anni, gli strumenti di data mining hanno utilizzato l'intelligenza artificiale e l'analisi statistica per supportare la conoscenza in questa fase.
"Saggezza: Saggezza"
Si riferisce al giudizio umano a partire dalla conoscenza.
È importante notare che gli strumenti di data mining possono generare informazioni dai dati, ma in ultima analisi spetta al giudizio umano generare conoscenza e saggezza dalle informazioni.
La tecnologia attuale richiede la correlazione tra i dati, ma è necessario che l'uomo deduca i fenomeni reali dai risultati della correlazione. È una professione chiamata data scientist che si occupa di questo, ma è un lavoro molto difficile.
Il motivo per cui la difficoltà è elevata è che, oltre alle conoscenze per l'analisi dei dati (analisi statistica, intelligenza artificiale, ecc.), è necessario conoscere le tendenze attuali del mercato, il comportamento umano e la psicologia. Oltre a queste conoscenze altamente specializzate, sono richieste anche conoscenze per dedurre fenomeni dalle correlazioni dei dati. Si può dire che si tratta di una professione che deve bilanciare competenze e conoscenze in un'ampia gamma di campi. Inoltre, tali risorse umane non possono essere sviluppate dall'oggi al domani, e c'è una carenza di risorse umane. Si può dire che si tratta di un problema allo stato attuale dell'analisi dei big data.
D'altra parte, un'analisi che si affida esclusivamente all'esperienza umana convenzionale e all'intuizione può trascurare importanti conoscenze e saggezze attraverso le speculazioni della persona che esegue l'analisi. Ci sono molti casi in cui l'analisi oggettiva dei big data tramite data mining può ottenere conoscenze che ribaltano le speculazioni convenzionali e il senso comune. Questo è uno dei principali vantaggi dell'analisi dei big data.
L'analisi dei Big Data dà un impatto alla società
Come detto finora, a prima vista la legge può essere trovata da dati non correlati, quindi è possibile ridurre i fallimenti dovuti all'esperienza e all'intuizione grazie all'analisi dei big data. In alternativa, possiamo supportare oggettivamente l'intuizione e l'esperienza umana. Come nel caso famoso dei "pannolini e della birra", ci sono esempi in cui il senso comune e le speculazioni sulle misure di vendita sono state ribaltate dai risultati dell'analisi dei big data. L'estrazione di nuove conoscenze attraverso il data mining è efficace anche nella revisione delle strategie di vendita e di marketing.
Nel campo della logistica, i dati vengono raccolti attaccando etichette IC ai prodotti e ai cartoni, e viene eseguita un'analisi dei big data. Analizzando i percorsi logistici e la concentrazione dei prodotti, è possibile ottimizzare i percorsi logistici. Inoltre, l'ottimizzazione dei percorsi logistici riduce i costi e i tempi di trasporto.
Nel settore della produzione, è possibile migliorare la qualità dei prodotti raccogliendo i dati delle ispezioni e analizzando le tendenze. Inoltre, installando sensori nei punti chiave della linea di produzione e analizzando i tempi di attraversamento raccolti con i big data, è possibile individuare i colli di bottiglia nell'intera linea di produzione. I sensori possono essere installati nelle apparecchiature di produzione per un monitoraggio costante e i dati possono essere raccolti e analizzati per prevedere i guasti.
In questo modo, il vantaggio maggiore è che attraverso l'analisi dei big data si possono ottenere nuove conoscenze per migliorare l'efficienza e l'ottimizzazione delle operazioni. Si può affermare che si tratta di un mezzo potente che può corrispondere alla diminuzione della popolazione lavorativa e alla riforma dello stile di lavoro, che si prevede diventerà un problema serio in futuro.
Nei settori della logistica e della produzione, spesso vengono generate grandi quantità di dati in tempo reale ed è difficile fermare ogni linea per raccogliere i dati. Pertanto, quando l'analisi dei big data viene eseguita in tempo reale senza fermare la linea, si ritiene che sia efficace realizzarla con edge AI. edge computing.
L'analisi dei big data rende la società più significativa
Finora abbiamo spiegato brevemente i big data. Il problema è la carenza di data scientist, ma la necessità di analisi dei big data aumenterà sempre di più in futuro. Di conseguenza, con l'aiuto dell'intelligenza artificiale e della tecnologia di edge computingla tecnologia di analisi dei big data continuerà a svilupparsi. E questo cambierà la società a poco a poco. Si prevede un cambiamento significativo per gli esseri umani.
